A molecularly imprinted polymer coated-nanocomposite of magnetic nanoparticles for organic compounds recognition
Notice bibliographique
Résumé
Following article presents an efficient method for the core-shell systems preparation, composed of magnetic nanoparticles modified with molecularly imprinted polymers (mag-MIP). Obtained mag-MIP were utilized for pre-concentration and trace analysis of organic compounds in real samples. Superparamagnetic iron oxide nanoparticles (SPION) modified with TEOS (tetraethoxysilane) and MPS propyl methacrylate) were used as the magnetic core, EGDMA (ethylene glycol dimethacrylate) was used as a cross-linking agent and AIBN (2,2-azobisisobutyronitrile) as a thermal polymerisation initiator. Quercetin, estrone and -estradiol were used as templates for which the appropriate monomers were chosen. Mag-MIP were successfully applied for the determination of chemical compounds in environmental samples. Quercetin, estrone and -estradiol were adsorbed from their solutions onto the surface of functionalised SPION. Subsequently, mag-MIP were attracted by magnets immersed in the solutions and analysed via electrospray ionization mass spectrometry (ESI-MS) and flowing atmospheric pressure afterglow mass spectrometry (FAPA-MS) combined with thermally initiated desorption. The desorption occurs concomitantly with the plasma stream ioniaztion of the molecules, which are then transported to the analyser. FAPA-MS combined with mag-MIP is a novel analytical method suitable for trace detection from highly heterogeneous solutions. The combination of analyte pre-concentration with mag-MIP followed by FAPA-MS analysis significantly reduced limit of detection (LOD) for several trace analyses.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».